基于ELM改进K-SVD算法的多特征融合物体成像识别

杨玲玲

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基于ELM改进K-SVD算法的多特征融合物体成像识别

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通过极限学习机ELM算法改进K-SVD字典学习算法,并成功应用于多特征融合物体成像识别领域。研究结果表明:通过ELM算法,字典精确度和优势在处理后的提升效果均十分显著。不论是从计算效率还是计算准确率来看,改进的K-SVD算法表现出较佳优势。K-SVD算法性能可通过ELM显著提升,算法识别准确率在多特征加入后也相应快速增长。将较低分辨率的样本从图像中筛选出来,有利于减少傅里叶叠层成像数量。

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来源
《电子产品世界》 |2023年第8期|58-60|共3页
作者
杨玲玲;
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作者单位

河南工业贸易职业学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
K-SVD算法; 算法改进; 图像识别;

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